本文深入探討了模型蒸餾的定義、基本原理及其在智能手機和邊緣計算等領(lǐng)域的實際應(yīng)用場景。通過將復(fù)雜模型的知識轉(zhuǎn)移到更小的模型中，模型蒸餾不僅提升了推理速度，還幫助解決了計算資源的挑戰(zhàn)。期待這一技術(shù)如何進(jìn)一步與遷移學(xué)習(xí)結(jié)合，推動未來人工智能的進(jìn)展。...